基于微粒群算法的紅外弱目標檢測.pdf

1、復(fù)雜背景下的紅外弱小目標和弱面目標的檢測一直是個非常困難卻又具有挑戰(zhàn)的課題，復(fù)雜背景下的弱小目標通常只有幾個像素大小，缺乏幾何結(jié)構(gòu)形狀特征，其灰度特征也不明顯，同時背景雜波的干擾使得檢測變得更為困難。弱面目標盡管有結(jié)構(gòu)特征，但是由于紅外成像本身的特點及背景的復(fù)雜性，并且背景中有太多與目標灰度相近的干擾存在，使得傳統(tǒng)的閾值分割和邊緣檢測方法無法檢測到目標。本文針對復(fù)雜背景下弱小目標和弱面目標的特點，對其檢測方法進行了深入的研究。
　

2、　 本文首先介紹了紅外弱小目標和弱面目標檢測問題的的背景及國內(nèi)外發(fā)展概況，重點闡述了研究紅外目標識別問題的重要性。然后，詳細介紹了基本的微粒群算法和幾種改進算法的原理及模型，綜述了微粒群在圖像處理以及其他方面的的應(yīng)用情況，通過將圖像分割與微粒群算法相結(jié)合建立了基于微粒群的圖像分割模型。接著，針對弱小目標檢測問題，從背景抑制的角度出發(fā)，提出了最大最小濾波與小波內(nèi)積相結(jié)合的背景抑制技術(shù)，該方法可以有效地抑制背景雜波，有利于目標的后續(xù)分割，